本博文本应写之前立的Flag：基于加密技术编译一个自己的Python解释器，经过半个多月尝试已经成功，但考虑到安全性问题就不公开了，有兴趣的朋友私聊讨论吧。 从本篇博客开始，本人将转化写作模式，由话痨模式转为极简模式，力求三言两语让各位看的明白。
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
本文将从预备知识的概念开始介绍，从距离名词，到文本分词，相似度算法。
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货。 第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 第三篇中，介绍了目前常用的相似度，以及相关 Python 包。 其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF 文本分析 | 常用距离/相似度 一览 ---- 假如我现在有 5 条文本数据，想计算两两之间的相似度，找出最相似的文本对（比
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
最近每天都有玩微信读书上面的每日一答的答题游戏，完全答对12题后，可以瓜分无限阅读卡。但是从小就不太爱看书的我，很难连续答对12道题，由此，产生了写一个半自动答题小程序的想法。我们先看一张效果图吧(ps 这里主要是我电脑有点卡，点击左边地选项有延迟)
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。
最近碰到了文本相似度的问题，想到了猫猫数据中有品种的相关描述，于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
text2vec, chinese text to vetor.(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 崔文谦 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 医学自然语言处理 编辑 | PaperWeekly 本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展，其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤，文本相似度模型发展历程，相关数据集，以及重要论文分享。 文本相似度任务处理步骤 通过该领域的大量论文阅读，我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤： 预处理：如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作，筛选有用特征，去除噪音。 文本表示：
本文介绍了四款流行的中文主题建模工具，它们分别是LDA，LSI，LSA和CopulaLDA。文章主要从原理，实现方法和应用场景等方面进行了详细的介绍。同时，文章还探讨了这四款工具在处理大数据集和高维稀疏数据时的优缺点。通过实验，作者比较了这四款工具在文本主题建模方面的性能，并总结了各种工具在实际应用中的适用场景。
文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤：将文本表示为向量（文本表示）；衡量两个向量的相似度（相似度度量）。
NLP的接口能力包含词法分析、句法分析、篇章分析、向量技术等各方面技术，共涵盖了16种基本原子能力。具体能力可以参考https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484
在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。
最近在处理文本多分类时，需要用到文本相似度计算，在github上找到了一个很不错的Python 第三方包。叫相识(Xiangshi)
作者：maricoliao，腾讯 WXG 应用研究员 一、背景 随着自媒体时代的蓬勃发展，各类自媒体平台每天涌现出海量信息。微信作为最优质的自媒体平台，每天新发表文章数百万篇。汹涌而来的信息，极大地丰富了人们的精神和娱乐生活，但同时也存在着信息繁杂无序、内容同质化、质量参差不齐等问题，而用户最关心的是最新、最热的新闻热点事件。在此背景下，如何快速、准确地挖掘新闻热点内容，帮助用户更快、更好地了解热点事件，并追踪事件的来龙去脉和不同观点，是非常值得深入研究的问题。就此，我们针对微信生态特色，并结合外部媒
. Kernelized Linear Regression、Kernelized KNN
巴伐利亚算法可以帮助软件高效地处理大量的事件流数据，提高管理效率和准确性，同时可以降低对系统资源的消耗，提高系统的性能和可靠性。
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。 上一期，我们介绍了文本相似度的概念，通过计算两段文本的相似度，我们可以： 对垃圾文本（比如小广告）进行批量屏蔽； 对大量重复信息（比如新闻）进行删减； 对感兴趣的相似文章进行推荐，等等。 那么如何计算两段文本之间的相似程度？上一篇我们简单介绍了夹角余弦这个算法，其思想是： 将两段文本变成两个可爱的小向量； 计算这两个向量的夹角余弦cos(θ)： 夹角余弦为1，也即夹角为0°，两个小向量无缝合体，则相似度
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：
策略上需要通过自定义expression动态调整文本相似度算法, 而文本相似度算法对每个匹配(match query)都调用一次, 假设一个request中有10个match query, 每个match query平均匹配10w个文档(我们假设的极端些), 那么一个request会调用打分公式100w次.
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
模糊匹配是日常工作中经常遇到的问题。比如我们手上有一份多家上市公司的利润表（每行为一家公司）和一份这些公司的现金流量表（同样一行一家公司），但由于种种原因（比如利润表的公司名称是简称，而现金流量表的公司名称是全称）导致同一家公司在两份表中有不同的名称。只有当这两张表的公司名称一致时，我们才能合并这两份表，同时看到这些公司的总体情况。
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。
原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 – 约翰史密斯 – CSDN博客
本来呢，pearson，kendall以及spearman这3个相关性公式就让人头疼了，但是最近我在教程：比较不同的肿瘤somatic突变的signature 发现两个不同算法的signature的相似性并不是和文章完全一致，原因是作者使用了一个cosine similarity（余弦相似度）的概念。
AIOps，即 Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维。随着智能化时代的快速发展，企业内服务系统的数量不断增加，系统之间的关系也越来越复杂。如图，在传统运维方式中，运维工程师难以快速准确地对海量告警做出正确判断，导致服务停滞，并造成不可逆的损失。在AIOps智能运维下，智能化的判断告警故障定位非常值得深入探索。
传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
逆文档频率高，说明该词很少出现在其他文档。所以像是“你好”这类常用词，就会有很低的IDF，而专业词，比如“脱氧核糖核酸”就会有比较高的IDF。
11 月 5 日，在 Wave Summit+2019 深度学习开发者峰会上，飞桨全新发布和重要升级了最新的 21 项进展，在深度学习开发者社区引起了巨大的反响。
以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑，单个人精力有限，有的人擅长工程实践，有的人擅长算法模型，所以得需要找到一个中间衔接点，这个点就是 "Elasticsearch”
阅读《基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。
在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。
一、前言 这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ 在“遗忘”这条非主流自然语
用户行为能够真实的反映每个用户的偏好和习惯，其中的显示反馈数据会比较稀疏，隐式的反馈数据蕴含了大量的信息。
在推荐系统领域，自然语言处理（NLP）技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色，探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用，让你更好地理解这一领域的前沿发展。
基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等(后续更新其他方向相关模块)，并有相关数据与深度训练优化方式api。各个子项目大都为开源工作，本项目仅做相应处理以及提供一个已训练的预测接口，方便需求者进行快速的使用。
意大利奢侈品牌 Dolce & Gabbana（杜嘉班纳）的创始人一番脑残的侮辱性言论暴露了自己狂妄傲慢的龌龊内心，也让其品牌为此付出了代价：上海大秀取消、代言人解约、电商全线下架。
本文是刊载于《管理世界》2017 年第 12 期《多个大股东与企业融资约束——基于文本分析的经验证据》[1] 的阅读笔记。原论文参照 Hoberg 和 Maksimovic（2015）、Buehlmaier 和 Whited（2016）的方法，结合中国制度背景和语言习惯，采用文本分析方法构建了融资约束指标。本笔记主要记录其使用文本分析方法构建指标的过程。
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索，但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势，但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索，要分为两个步骤：搜索和排序。搜索的方法有很多，为了高效一般进行字符串或关键词匹配，而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的，例如使用倒排的方法很难找到Head节点，此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
判断两篇文章之间的语义关系对于新闻系统等应用有着重要的意义。例如，通过对新闻文章之间的关系判断，一个新闻应用可以将讲述同样的事件的文章聚类在一起，去除冗余，并形成事件发展的脉络。在图 1 中，「2016 美国总统大选」这一故事的主要信息被组织成一条故事树。其中的每个节点，代表了讲述该故事中同样的一个子事件的文章集。这种文本组织方式，在信息爆炸的时代，能给人们带来极大的便利。
AI 科技评论按：CIKM AnalytiCup 2018（阿里小蜜机器人跨语言短文本匹配算法竞赛）近日落幕，由微软罗志鹏、微软孙浩，北京大学黄坚强，华中科技大学刘志豪组成的 DeepSmart 团队在一千多名参赛选手中突出重围，一举夺冠。
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